基于1993—2014年高度計數據的西北太平洋中尺度渦識別和特征分析

崔偉，王偉，馬毅，楊俊鋼*

(1. 中國海洋大學 物理海洋教育部重點實驗室，山東 青島 266003；2. 國家海洋局第一海洋研究所， 山東 青島 266061)

基于1993—2014年高度計數據的西北太平洋中尺度渦識別和特征分析

崔偉1,2，王偉1，馬毅2，楊俊鋼2*

(1. 中國海洋大學 物理海洋教育部重點實驗室，山東 青島 266003；2. 國家海洋局第一海洋研究所， 山東 青島 266061)

本文利用22年的AVISO衛星高度計融合數據，基于WA渦旋自動識別方法對西北太平洋的中尺度渦進行了識別追蹤，并統計分析了研究區域中尺度渦的空間分布特征、運動屬性以及季節和年際變化。研究結果表明：22年間共追蹤到生命周期超過30 d的氣旋渦3 841個，反氣旋渦2 836個，氣旋渦數量多于反氣旋渦。渦旋大部分向西移動，西向傳播的渦旋分布在整個研究區域，而東向傳播的渦旋則集中在黑潮及其延伸區。渦旋主要存在15°～30°N的緯度帶間；分別而言，氣旋渦主要分布在研究區域的北部和南部，而反氣旋渦主要分布在副熱帶逆流區。30°～35°N之間的黑潮延伸區具有明顯更高的渦動能和渦振幅，與同緯度區域相比這里的渦旋半徑也較高。在季節和年際變化上，春季出現的中尺度渦最多，夏季最少；對渦旋的月生成數目與ENSO指數MEI比較發現，西北太平洋渦旋活動變化并不直接與ENSO現象相關。

中尺度渦；西北太平洋；高度計；特征分析；年際變化

1 引言

海洋中尺度渦是指時間尺度在幾十到幾百天，空間尺度在幾十到幾百千米的海洋渦旋，其能量要比背景場流高出一個量級甚至更多[1]。中尺度渦是上層海洋中一個顯著的中尺度現象，在海洋動力過程中扮演著重要的角色。海洋中尺度渦就像一個巨大漏水的水桶攜帶著不同于周圍環境的海水在海洋中移動[2]，對海洋的動能輸運、熱鹽輸運、化學物質輸運以及營養物質輸運起到重要作用[3]。在北半球，逆時針旋轉的氣旋渦在科式力的作用下，海表面處的水體向外輻散，海表面高度為負異常，并在渦旋中心形成垂直而上的水體運動，使得其內部水體降溫；對于順時針旋轉的反氣旋渦，則相反，海表面高度為正異常，內部水體增溫。所以，在北半球，氣旋渦也稱之為冷渦，反氣旋渦也稱之為暖渦。

自1992年TP衛星發射以來，衛星高度計已經提供了時間序列超過20年、全球覆蓋、高精度的海面高度場和海洋環流數據。在現代海洋研究中，高度計常與其他衛星任務、現場測量或者數值模式進行聯合，其已為海洋現象觀測做出了重大貢獻[4—6]。多源海面高度融合產品可以有效提高海洋中尺度現象的觀測，基于多源高度計數據融合的AVISO海面高度產品研究顯示中尺度渦在全球海洋中盛行[7—8]，而西北太平洋是中尺度渦全球高頻發生區域之一。

西北太平洋具有復雜的環流結構。向西流動的北赤道流(NEC)抵達菲律賓海岸后受地形影響分叉，形成向赤道流動的棉蘭老流和向極地方向的黑潮(Kuroshio)。黑潮攜帶熱而咸的赤道水在沿著西邊界流動的過程中逐漸增強，這條極具能量的西邊界流最終在日本沿岸35°N形成黑潮延伸區(Kuroshio Extension)。研究顯示在黑潮及其延伸區經常伴隨產生海洋渦旋[9—11]，并且在18°～25°N之間的北太平洋副熱帶逆流區(STCC)也具有顯著的中尺度渦活動[12—13]。李熙泰等[14]使用6年的高度計數據對馬里亞納海溝東西兩側海域的中尺度渦進行了相關研究，發現大部分渦旋具有西向移動的特征，且傳播速度與第一斜壓模式的Rossby長波的傳播速度基本一致。林宏陽等[15]對西北太平洋中尺度渦研究發現春季中尺度渦最多，秋季最少，中尺度渦活動具有明顯的季節變化；并且低緯區域中尺度渦數量明顯少于高緯區域。西北太平洋是海洋環流系統最復雜的區域之一，該區域的中尺度渦現象相當活躍，掌握該區域中尺度渦的分布和運動特征對于了解該區域的能量變化和海氣相互作用具有重要的意義。

本文利用22年的AVISO衛星高度計融合數據，針對0°～46°N、122°～160°E的研究區域，識別追蹤1993—2014年西北太平洋中尺度渦的運動軌跡，量化渦旋的生命周期和傳播距離，分析渦旋的地理分布特征，分析渦旋的傳播方向和運動特性，描述渦旋活動的季節和年際變化特征。

2 數據與方法

2.1 數據

本文使用的衛星高度計資料是AVISO分發的最新版本的多源高度計海面高度異常(sea level anomaly, SLA)融合數據(ftp.aviso.altimetry.fr)，其空間分辨率為0.25°，時間分辨率為1 d，時間序列從1993年1月1日到2014年12月27日，長達22年。值得注意的是，由于AVISO最新版本SLA數據的時間分辨率達到1 d，這使得本文中渦旋生命周期首次以天來描述，相比先前研究中渦旋的生命周期以周計，這確實極大提高了渦旋持續時間的精度。

2.2 中尺度渦探測方法

中尺度渦旋普遍存在于世界海洋之中，其最直觀的表現為閉合的海面高度異常的等值線。Chaigneau等[16]強調從海洋湍流中提取中尺度渦旋必須遵照合適的渦旋識別方法。基于這點，科學家們已經提出了多種中尺度渦旋識別和追蹤算法，大致可分為兩類：一類是基于速度場的渦旋旋轉特性的識別算法，包括OW參數法[17]、小波分析方法[18]、矢量幾何法[19]；二是基于海面高度異常的閉合等值線的幾何算法，包括Winding-Angle(WA)方法[16,20]和自由等值線算法[7]。自由等值線方法可以看做是對Chaigneau等[16]WA方法的一個補充。多種研究結果表明[13, 16, 21]，與其他渦旋識別方法相比，WA方法具有更高的渦旋識別準確率(將海洋中的渦旋識別出來的能力)和更低的誤判率(把氣旋渦識別為反氣旋渦或把反氣旋渦識別成氣旋渦)，其渦旋識別能力最好；而且就探測到的渦旋數量、生命周期以及移動速度等方面，WA方法得到的探測結果最好并且更加可信。因此，本文選擇WA方法開展研究區域的中尺度渦研究。

WA方法首先在一個1°×1°經緯度移動窗口內通過尋找內部SLA最小(大)值來判斷可能的氣旋渦(反氣旋渦)中心。之后對于每一個可能的氣旋渦(反氣旋渦)中心，從其內部以1 cm的增幅(減幅)向外尋找SLA閉合的等值線。最外面包含渦旋中心的等值線即為渦旋的外邊界。基于以上理論，參考Chelton等[7]識別標準，同時考慮到高度計的觀測誤差和AVISO融合產品的分辨率[4, 22]，渦旋的具體識別條件如下：

(1)氣旋渦(反氣旋渦)內所有網格點的SLA值都比邊界SLA值要小(大)；

(2)組成渦旋的網格點不少于8個網格點，最多不超過1 000個網格點；

(3)在氣旋渦(反氣旋渦)區域內有一個SLA局地最小(大)值；

(4)渦振幅不小于3 cm；

(5)渦內任意網格點距離要小于600 km。

圖1給出了WA方法渦旋探測的一個實例。

圖1 2014年6月17日研究區域SLA分布(顏色表示SLA值)和通過WA方法識別出的氣旋渦(藍色線)和反氣旋渦(紅色線)Fig.1 The SLA map of Northwestern Pacific Ocean in 17 June, 2014 (the color represents the SLA value) and the detected cyclonic eddies (blue lines) and anticyclonic eddies (red lines) using WA method

2.3 渦旋屬性

為了更好地描述和分析中尺度渦的特征，下面對渦旋的一些屬性進行了定義。本文使用和Nencioli 等[19]一樣的方法去定義渦旋的尺度和強度。首先渦旋的面積A表示的是包含在渦旋邊界內的面積，半徑R為具有相同面積的圓的半徑:

(1)

渦旋的幅度(振幅，AM)定義為渦旋中心和渦邊界SLA差值的絕對值：

AM=|SLA中心-SLA邊界|.

(2)

一般而言，中尺度渦變化的強弱可以采用渦動能的大小及空間分布來表示：

(3)

式中，u′和v′分量分別表示地轉流異常的水平和垂直分量：

(4)

式中，g是重力加速度，f是科氏參數，?x和?y分別是水平和垂直方向的距離。

渦度ξ，即數學中的旋度，計算如下：

(5)

渦旋的移動速度V被定義為渦旋移動路徑的總距離與渦旋持續時間的比值。

2.4 渦旋追蹤方法

在大洋中，海洋渦旋一旦形成，這種穩定的中尺度結構便可以維持相當長的時間，因此渦旋識別出來之后，可以在時間上連續的海面高度場圖像中對其進行追蹤。在時刻n對于每一個海面高度場中的渦旋，在下一個時間步n+1的海面高度場中尋找與其距離最近且屬性最相似的渦旋[16]：

(6)

式中，Dn,n+1描述的是時間步n和n+1渦旋之間的相似度(其值越小表示相似度越高)，ΔD、ΔR、Δξ和ΔEKE分別為渦旋在時刻n和n+1的空間距離、半徑、渦度以及 EKE的變化。D0、R0、ξ0和EKE0分別為標準距離(D0=100 km)、標準半徑(R0=50 km)、標準渦度(ξ0=10-6s-1)和標準EKE(EKE0=100 cm2/s2)。選擇Dn,n+1的最小值即認為時間步n和n+1的渦旋是同一個渦?？紤]到渦旋的典型移動速度(緯向速度為每秒幾個厘米)[7, 12]，并為了避免錯誤的追蹤，尋找范圍ΔD被限定為50 km。

但由于衛星軌道的原因，渦旋可能存在于兩條衛星軌跡之間或者被網格化數據平滑掉而不能被捕捉到，為了減少這種誤差，會在一個渦旋消失一定天數內的海面高度場中繼續尋找該渦旋。參考Nencioli等[19]和Souza等[21]使用AVISO周產品選擇在兩周的時間內進行渦旋追蹤，我們這里采用15 d的時間間隔為限去對渦旋的一些追蹤結果進行實驗分析。圖2藍線給出了渦旋追蹤過程中在下一個時間節點發現渦旋的時間間隔(也就是渦旋在多少天之內被重新發現)頻率統計，可以看出絕大部分(93.5%)渦旋均是在1 d內被連續發現的，僅有6.5%的渦旋在超過2 d的時間內被重新發現；而且隨著時間間隔的增加，這種被重新發現的渦旋比例越來越小。注意，這里的統計是針對每個時間節點獨立的渦旋(在任一時刻的海面高度場圖像中識別出的渦旋均計入統計)，而不是針對時間上連續的一系列渦旋(時間上連續的一系列渦旋看做是一個渦旋)。因此，針對后者，我們統計了以不同天數的時間間隔對渦旋追蹤得到的渦旋數量與15 d時間間隔追蹤到的渦旋數量結果的比值(圖2紅線)。當以時間間隔為1 d進行渦旋追蹤時，也就是僅對每天時間上連續的渦旋進行追蹤，可以看出其渦旋數量不到15 d時間間隔渦旋數量的10%，也就是說其結果與15 d的結果相比追蹤到的渦旋減少了超過90%。盡管93.5%的時間節點獨立的渦旋在1 d內被重新發現，但是若采用每天連續追蹤的話，其追蹤到的渦旋結果會明顯減少?？梢钥闯鲭S著時間間隔天數的增加，追蹤到的渦旋數量比例近線性增加?？紤]到時間節點獨立的渦旋在15 d的時間間隔(僅在15 d)被重新發現的比率已經小于0.1%，我們認為采用在15 d內的海面高度場中繼續追蹤渦旋是合適的，且限定區域ΔD隨著時間的增加線性擴大為100 km[19]。

圖2 下一個時間節點重新發現渦旋的時間間隔頻率分布(藍線)，及選擇不同天數的時間間隔對渦旋追蹤得到的渦旋數量與15 d時間間隔追蹤到的渦旋數量比值(紅線)Fig.2 The frequency of the time interval which one eddy is re-detected at the next time node(blue), and the ratio of eddy number in the tracking procedure used a certain time in-terval to eddy number in the tracking procedure used time interval of 15 days(red)

在本研究中，只分析生命周期不小于30 d的渦旋，并且研究區域限制在水深大于1 000 m的深水海域。

3 渦旋屬性分析

本部分對研究區域1993—2014年22年間探測到的中尺度渦進行了統計，結果顯示，在西北太平洋共追蹤到6 677個生命周期超過30 d的中尺度渦，氣旋渦和反氣旋渦數量分別為3 841和2 836個(分別對應237 744個時間節點獨立的氣旋渦和170 919個獨立的反氣旋渦，若無特殊說明后面的渦旋均指時間上連續的系列渦旋)，氣旋渦數量多于反氣旋渦的數量。接下來針對這些渦旋的屬性進行統計分析。

3.1 渦旋生命周期及其生消位置

圖3給出了渦旋生命周期和傳播距離的累積數目統計以及氣旋渦與反氣旋渦數目比例。結果顯示隨著渦旋生命周期和傳播距離的增加，渦旋數目急劇下降。78%的渦旋生命周期小于90 d，74.1%的渦旋傳播距離小于500 km；全部渦旋的平均生命周期和傳播距離分別為69 d和408 km，與楊光[13]關于西北太平洋副熱帶逆流區的渦旋平均10周的壽命基本一致。分別而言，氣旋渦的平均生命周期和傳播距離分別為70 d和408 km，反氣旋渦相對應的分別為69 d和407 km，可以看出氣旋渦與反氣旋渦的平均生命周期與傳播距離基本一樣。從渦旋生命周期和傳播距離的累計數目統計圖(圖3上圖)中可以看出，對于生命周期超過30 d的全部渦旋，氣旋渦數量要多于反氣旋渦，但隨著生命周期和傳播距離的增加，氣旋渦數量與反氣旋渦數量越來越接近。從渦旋比例圖中(圖3下圖)中可以看出，整體上渦旋生命周期和傳播距離分布是相似的：對于生命周期小于210 d或者長于310 d的渦旋氣旋渦數量多于反氣旋渦，生命周期大于210 d且小于310 d的渦旋則是以反氣旋渦居多；對于傳播距離小于1 300 km的渦旋以氣旋渦為主，傳播距離大于1 300 km且小于2 700 km的渦旋以反氣旋渦為多。

渦旋生命周期給出的同時，也確定了渦旋的生消位置。為了觀測渦旋生消的地理分布，將研究區域劃分成經緯度1°×1°的網格矩陣，在1°×1°內統計了生命周期超過30 d的中尺度渦產生和消失的數目，并給出了相應的頻率分布(圖4)?？梢钥闯觯说途暥葏^域，渦旋幾乎可以在研究區域的任何位置產生和消失。就圖4a而言，一個明顯的特征是研究區域東部具有高頻的渦旋產生，那意味著出現在西北太平洋的渦旋部分是由北太平洋東部海域傳播過來的。一般而言，這些從東部傳播過來的渦旋具有更長的生命周期和傳播距離[10—11]。一旦渦旋形成，一些渦旋可以傳播的非常遠，其距離可達上千千米。相比之下，渦旋主要消失在西北太平洋的西部，尤其集中在臺灣和呂宋海峽東部海域(圖4b)。這也從某種程度上說明渦旋具有西向移動的特征。

3.2 渦旋移動軌跡和傳播方向

圖5分別給出了西北太平洋西向移動和東向移動的渦旋軌跡分布，圖5a顯示有3 268個氣旋渦(占全部氣旋渦的85.1%)和2 535個反氣旋渦(占全部反氣旋渦的89.4%)向西移動，對比而言，僅僅有573個氣旋渦和301個反氣旋渦東向移動(圖5b)。同時可以看出西向移動的渦旋幾乎分布在整個研究區域；而東向移動的渦旋主要分布在黑潮及其延伸區以及3°～6°N的北赤道逆流區。這些東向移動的渦旋，很可能伴隨著這些東向海流逐漸向東移動。

圖5 生命周期超過30 d的西向移動的氣旋渦(藍色線)和反氣旋渦(紅色線)移動軌跡(a)和生命周期超過30 d的東向移動的氣旋渦和反氣旋渦移動軌跡(b)，對應的渦旋數目標注在圖中Fig.5 The westward propagation (a) and eastward propagation (b) trajectories of cyclonic (blue lines) and anticyclonic (red lines) eddies with lifetime longer than 30 days, the numbers of cyclonic and anticyclonic eddies are labeled in the bottom of each panel

為了進一步觀測氣旋渦和反氣旋渦在研究區域的移動方向，渦旋的初始產生位置被移動到相同的(0°N，0°E)位置處，得到生命周期超過30 d的氣旋渦和反氣旋渦相對移動軌跡(圖6)?？梢苑浅Ｖ庇^的看出，大部分渦旋向西移動并且傳播距離較遠，較少的渦旋向東移動并且其一般不會傳播太遠。統計顯示，西向移動渦旋的平均周期和傳播距離分別為71 d和435 km，東向移動渦旋對應的分別為60 d和229 km，可以看出后者的平均周期和傳播距離要明顯小于前者；而且較少有東向移動的渦旋傳播距離會超過300 km。該結論與Chelton等[7]全球東向移動渦旋的結論相似。對氣旋渦和反氣旋渦相對路徑分析顯示50.7%氣旋渦和51.3%的反氣旋渦向赤道移動，隨著生命周期變為60 d、90 d、180 d、270 d、360 d，這個數字分別變為51.4%和55.1%、54.7%和62.4%、55.3%和64.4%、42.4%和62.5%、41.7%和62.5%。說明對于長生命周期的反氣旋渦有一個輕微向赤道運動的偏向；而對于長生命周期的氣旋渦而言則稍微會有一個向極運動的偏向。Chelton等[7]對全球海洋渦旋的運動特性分析發現對于長生命周期的渦旋而言，氣旋渦具有向極地運動的偏向，而反氣旋具有明顯向赤道運動的偏向。西北太平洋中尺度渦的南北運動偏向與全球結果基本一致。

圖6 生命周期超過30 d的氣旋渦(a)和反氣旋渦(b)相對移動軌跡Fig.6 The relative propagation trajectories of all cyclonic (a) and anticyclonic (b) eddies with lifetime longer than 30 days

為了更好的理解研究區域渦旋的傳播特性，生命周期超過90 d、180 d、270 d和360 d的渦旋軌跡依次顯示在圖7中?？梢郧逦目闯鲩L生命周期的中尺度渦多分布在研究區域中部；與圖5對比發現，在32°～35°N的緯度帶之間，多集中生命周期較短而且傳播距離較近的渦旋，這很可能是由于這里的渦旋受黑潮的影響，其海面高度變化頻繁導致這里不能形成穩定的渦旋。分別而言，長生命周期的氣旋渦主要分布在黑潮延伸區，而長生命周期的反氣旋渦主要分布在20°～30°N的副熱帶逆流區。

圖7 生命周期超過90 d(a)、180 d(b)、270 d(c)、360 d(d)的氣旋渦(藍線)和反氣旋渦(紅線)移動軌跡，渦旋數目標注在圖中Fig.7 The trajectories of all cyclonic (blue lines) and anticyclonic (red lines) eddies with lifetime longer than 90(a), 180(b), 270(c), 360(d) days, the numbers of cyclonic and anticyclonic eddies are labeled in the bottom of each panel

3.3 渦旋地理分布特征

為了觀測渦旋的地理分布特征，對22年間6 677個生命周期超過30 d的中尺度渦移動經過每個1°×1°網格區域的渦旋個數進行統計(這里共涉及到237 744個時間節點獨立的氣旋渦和170 919個獨立的反氣旋渦)，并做出渦旋的地理頻率分布，結果如圖8a所示。可以看出，中尺度渦多集中在15°～30°N的緯度帶之間，尤其是集中在黑潮主軸附近，說明伴著黑潮主軸常有中尺度渦出現；值得注意的一點是30°～35°N緯度帶之間的黑潮延伸區，其渦旋分布并沒有中部區域明顯。相比而言，研究區域的北部和南部渦旋出現頻率較低，說明該兩個區域不是中尺度渦的高發地帶。一個明顯的特點是在赤道低緯度區域中尺度渦分布很少，Chelton等[7]認為由于Rossby變形半徑的影響低緯地區的中尺度渦尺度更大并且振幅更小(如圖9半徑和渦振幅的分布所示)，這導致這類渦旋不能被探測到。

渦旋極性表示的是渦旋內某一點處于氣旋渦 (P<0)或是反氣旋渦內 (P>0)[16]。計算方法如下：

P=(FAE-FCE)/(FAE+FCE)，

(7)

式中，FAE和FCE分別表示反氣旋渦和氣旋渦的發生頻率。同樣以1°×1°的網格計算了渦旋的極性結果如圖8b所示。整個區域傾向于氣旋渦，很大程度上是因為氣旋渦的數量要明顯多于反氣旋渦。氣旋渦更傾向于出現在研究區域的北部和南部，尤其是在30°～35°N之間的黑潮延伸區；而在研究區域中部20°～30°N的副熱帶逆流區則傾向于出現反氣旋渦。

圖8 生命周期超過30 d的中尺度渦頻率(a)和渦旋極性(b)地理分布Fig.8 Geographical frequency (a) and polarity distribution (b) of observed eddies with lifetime longer 30 days

類似地，我們統計了每個1°×1°網格區域出現過中尺度渦的渦動能、渦振幅和渦半徑屬性，圖9給出了這些渦旋屬性的地理分布和緯向平均變化。明顯的可以看出來30°～35°N之間的黑潮延伸區中尺度渦具有更高的渦動能和渦振幅，這說明這里的中尺度渦活動變化強烈，而且渦強度一般較強(振幅高)。這種渦旋強烈的變化很可能導致渦旋存在的時間較短，使得其生命周期難以超過30 d，最終導致我們在渦旋識別追蹤過程中捕捉不到這種變化較快的渦旋；這也就使得這里的渦旋頻率分布并沒有那么高(圖8a)。同時也正是因為這里的海面高度變化劇烈，一旦出現穩定的中尺度渦，就會形成這種高振幅強度的渦旋。

就圖9a的EKE分布而言，在低緯度區域也具有較高的EKE分布，這很可能是東向流動的北赤道逆流擾動造成的。在中緯度10°～30°N緯度帶間和黑潮延伸區以北區域具有較小的渦動能，說明這里的渦活動并不是很強烈；但與同緯度區域相比，黑潮主軸具有更高的渦動能，說明伴隨著黑潮主軸常有較強的中尺度渦活動。渦旋振幅分布(圖9b)顯示除了黑潮延伸區渦振幅較高外，其他區域分布一般較低；而且隨著緯度的降低，渦振幅也在減小，尤其對于20°N以南的區域渦振幅一般小于10 cm。渦旋半徑分布(圖9c)呈現明顯的隨緯度降低而增大的特點，尤其是在15°N以南，渦旋半徑基本超過110 km；渦旋半徑的這種變化與第一斜壓模態下Rossby波變形半徑隨緯度減小而不斷變大的趨勢基本一致。同時也可以發現在黑潮延伸區渦旋的半徑也傾向于更大，這與渦振幅分布基本一致。

圖9 生命周期超過30 d的渦旋EKE(a)、振幅(b)和半徑(c)的地理分布以及其緯向平均的變化Fig.9 Geographical distribution of EKE(a), amplitudes(b) and radius(c) of observed eddies with lifetime longer than 30 days and the corresponding zonal-averaged variations

3.4 渦旋的運動特性

該部分就22年間追蹤到的生命周期超過30 d渦旋的振幅、半徑和移動速度進行統計分析(圖10)。

生命周期大于30 d的氣旋渦平均振幅為13.5 cm，反氣旋渦平均振幅為10.8 cm，可見氣旋渦的平均振幅比反氣旋渦的稍大。圖10d顯示，氣旋渦與反氣旋渦的振幅分布基本一致，集中在3～15 cm這個范圍內(約占全部渦旋的80.2%)，尤其是3～7 cm。從渦旋振幅的氣旋渦與反氣旋渦比值圖中(圖10h)可以看出，研究區域對于所有振幅大小的渦旋都是以氣旋渦居多，這種趨勢隨著渦旋振幅的增加更加明顯。

30 d以上生命周期氣旋渦平均半徑為96.6 km，反氣旋渦平均半徑為99.3 km，要略大于氣旋渦的平均半徑。圖10e顯示，在30～70 km之間，氣旋渦比反氣旋渦稍微更集中在這個區域；而在大于半徑70 km之后，反氣旋渦的分布要比氣旋渦稍微更集中。渦旋半徑分布(圖10b)接近于一個以70 km為中心的正偏態分布，平均半徑為97.7 km，約84.6%的渦旋半徑集中分布在40～130 km之間。渦旋半徑的反氣旋渦與氣旋渦比值(圖10i)顯示，小尺度的渦旋(半徑小于70 km)氣旋渦優勢非常明顯，隨著渦旋半徑的增大，氣旋渦和反氣旋渦數目分布趨于均衡；當半徑超過230 km時，再次氣旋渦數量占優勢。

氣旋渦的平均移動速度為7.30 cm/s，反氣旋渦則為7.36 cm/s；二者平均移動速度相差不大。圖10f顯示二者的速度分布大體一致：速度都集中在1～13 cm/s之間(約占全部渦旋的92.6%)，但反氣旋渦比氣旋渦更集中分布在5～10 cm/s這個范圍內。與渦振幅相似，渦移動速度的反氣旋渦與氣旋渦比值分布顯示不論什么移動速度的渦旋都是以氣旋渦為主。

圖10 生命周期超過30 d的中尺度渦振幅、半徑、速度頻率統計。第一行是全部渦旋屬性的頻率分布；第二行是氣旋渦和反氣旋渦分別的屬性頻率分布，并且對應的屬性的平均值標注在圖中；第三行是氣旋渦與反氣旋渦的數量比例分布Fig.10 The distributions of the amplitudes, radius scales and propagation velocities of observed eddies with lifetime longer than 30 days. Histograms of all eddies are shown in the first row of panels. Histograms of cyclonic and anticyclonic eddies are shown in the second row of panels, the average values of kinetic properties of each polarity are la-beled in the panels. The ratio of anticyclonic to cyclonic eddies are shown in the bottom row of panels

4 季節和年際變化

在這一部分，對中尺度渦的出現時間進行統計來研究西北太平洋渦旋的季節和年際變化，圖11分別給出了中尺度渦季節和年際變化統計結果。從1993年1月到2014年12月，共追蹤到928、1 029、957、927個生命周期超過30 d的氣旋渦和699、759、653、725個反氣旋渦分別在冬季、春季、夏季、秋季產生?？梢钥闯龃杭井a生的渦旋最多，夏季最少。對于不同的渦旋而言，春季的氣旋渦數量最多，秋冬季節最少；而反氣旋渦同樣在春季較多，但在夏季最少。每年產生的中尺度渦數目在270(2014年)～327(1996年)之間，并沒有太明顯的年際變化，尤其是在1998—2013年間每年產生的渦旋數目偏差小于7%。對于反氣旋渦而言其數目年際變化更加穩定，在115～136之間，每年產生的反氣旋渦數目偏差小于10%；氣旋渦數目年際變化在154～201之間，可以看出，氣旋渦數量的變化基本對應于全部渦旋數量的年際變化。

雖然中尺度渦數目年際變化并不明顯，但是渦旋數目22年間的逐月變化呈明顯的震蕩分布(圖12)。下面比較了渦旋的月生成數量與多變量ENSO指數MEI(Multivariate ENSO Index)的關系，分析發現，全部渦旋的月數量變化與MEI相關系數為0.002，氣旋渦月數量變化與MEI相關系數為0.025，反氣旋渦月數量變化與MEI相關系數為-0.026?？梢钥闯?，西北太平洋中尺度渦數目變化與ENSO指數MEI沒有明顯的相關性，或者說西北太平洋渦旋數目的變化并不直接與ENSO現象相關。同時我們研究了氣旋渦月數量變化與全部渦旋月數量變化的相關性，發現其相關系數為0.792；同樣得到反氣旋渦月數量變化與全部渦旋的相關系數為0.659?？梢园l現西北太平洋的氣旋渦的數目變化與全部渦旋的數目變化更相關。

圖11 22年間生命周期超過30 d的中尺度渦季節和年際變化，各季節產生的氣旋渦和反氣旋渦旋數目分別標注在圖中Fig.11 Seasonal and interannual statistical graphs of the eddies with lifetime longer than 30 days, the seasonal numbers of cyclonic and anticyclonic eddies are shown in columns

圖12 生命周期超過30 d的中尺度渦數目22年間的逐月變化Fig.12 The monthly variations of the numbers of eddies with lifetime longer than 30 days over the 22 years

5 總結和結論

本文使用長達22年的AVISO高度計融合數據基于WA渦旋自動識別方法對西北太平洋的中尺度渦進行了識別追蹤，全面分析了整個研究區域的中尺度渦分布特征，中尺度渦運動屬性以及季節和年際變化。由于AVISO最新版本SLA數據的時間分辨率達到1 d，這使得本文中對渦旋的生命周期首次以天來描述。本研究主要結論如下：

(1)22年間在西北太平洋共追蹤到生命周期超過30 d的氣旋渦3 841個，反氣旋渦2 836個，氣旋渦要多于反氣旋渦。全部渦旋的平均生命周期和傳播距離分別為69 d和408 km，氣旋渦和反氣旋渦之間的生命周期和傳播距離沒有明顯差異。

(2)西北太平洋渦旋大部分向西移動，這些向西移動的渦旋分布在整個研究區域，而向東移動的渦旋較少且主要分布在黑潮及其延伸區以及3°～6°N的北赤道逆流區。與西移的渦旋相比，東向移動渦旋的生命周期較短并且傳播距離較近。長生命周期的氣旋渦主要出現在黑潮延伸區，而長生命周期的反氣旋渦主要出現在20°～30°N的副熱帶逆流區。

(3)對于渦旋的地理分布特征研究發現，中尺度渦多集中在15°～30°N的緯度帶之間。分別而言，氣旋渦傾向于出現在研究區域的北部和南部，尤其是在30°～35°N之間的黑潮延伸區；而在20°～30°N的緯度帶之間則傾向于出現反氣旋渦。對于渦旋的EKE和振幅分布而言，黑潮延伸區中尺度渦具有更高的渦動能和渦振幅；渦旋半徑分布呈現明顯的隨緯度降低而增大的特點。

(4)對渦旋的振幅、半徑以及傳播速度的分析結果顯示，平均而言氣旋渦的振幅比反氣旋渦的稍大，反氣旋渦的平均半徑大于氣旋渦，而二者的傳播速度差別不大。渦旋振幅基本集中在3～15 cm范圍內，尤其是3～7 cm；渦半徑分布接近于一個以70 km為中心的正偏態分布，平均半徑為97.7 km；而渦傳播速度主要集中在1～13 cm/s之間。

(5)研究區域中尺度渦的季節分布顯示，春季出現的中尺度渦最多，夏季最少；對于不同的渦旋而言，春季的氣旋渦數量最多，秋冬季節最少；而反氣旋渦同樣在春季較多，但在夏季最少。每年產生的中尺度渦數目在270～327之間，并沒有太明顯的年際變化。對渦旋的月生成數目與ENSO指數MEI比較發現，研究區域渦旋活動變化并不直接與ENSO現象相關。

下一步將針對西北太平洋中尺度渦的形成機制展開相應的研究。

致謝：感謝AVISO提供多源衛星高度計SLA融合數據。

[1] Richardson P L. Eddy kinetic energy in the North Atlantic from surface drifters[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 1983, 88(C7): 4355-4367.

[2] Dong Changming, McWilliams J C, Liu Yu, et al. Global heat and salt transports by eddy movement[J]. Nature Communications, 2014, 5: 3294.

[3] Le Traon P Y, Morrow R. Ocean currents and eddies[J]. International Geophysics, 2001, 69: 171-215.

[4] Ducet N, Le Traon P Y, Reverdin G. Global high-resolution mapping of ocean circulation from TOPEX/Poseidon and ERS-1 and-2[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2000, 105(C8): 19477-19498.

[5] Le Traon P Y, Dibarboure G. Illustration of the contribution of the TOPEX/Poseidon-Jason-1 tandem mission to mesoscale variability studies[J]. Marine Geodesy, 2004, 27(1/2): 3-13.

[6] Luo Hao, Bracco A, Di Lorenzo E. The interannual variability of the surface eddy kinetic energy in the Labrador Sea[J]. Progress in Oceanography, 2011, 91(3): 295-311.

[7] Chelton D B, Schlax M G, Samelson R M. Global observations of nonlinear mesoscale eddies[J]. Progress in Oceanography, 2011, 91(2): 167-216.

[8] Sangrà P, Pascual A, Rodríguez-Santana, et al. The canary eddy corridor: a major pathway for long-lived eddies in the subtropical North Atlantic[J]. Deep-Sea Research Part Ⅰ: Oceanographic Research Papers, 2009, 56(12): 2100-2114.

[9] 孫湘平. 西北太平洋副熱帶逆流、北赤道流、北赤道逆流幾個特征的比較[J]. 黃渤海海洋, 2000, 18(1): 1-12.

Sun Xiangping. A comparison of characteristics between the Subtropical Countercurrent, the North Equatorial Current and the North Equatorial Countercurrent in the Northwestern Pacific Ocean[J]. Journal of Oceanography of Huanghai & Bohai Seas, 2000, 18(1): 1-12.

[10] 鄭聰聰, 楊宇星, 王法明. 北太平洋中尺度渦時空特征分析[J]. 海洋科學, 2014, 38(10): 105-112.

Zheng Congcong, Yang Yuxing, Wang Faming. Spatial-temporal features of eddies in the North Pacific[J]. Marine Sciences, 2014, 38(10): 105-112.

[11] 高理, 劉玉光, 榮增瑞. 黑潮延伸區的海平面異常和中尺度渦的統計分析[J]. 海洋湖沼通報, 2007(1): 14-23.

Gao Li, Liu Yuguang, Rong Zengrui. Sea level anomaly and mesoscale eddies in the Kuroshio Extension region[J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2007(1): 14-23.

[12] Qiu Bo, Chen Shuiming. Interannual variability of the North Pacific Subtropical Countercurrent and its associated mesoscale eddy field[J]. Journal of Physical Oceanography, 2010, 40(1): 213-225.

[13] 楊光. 西北太平洋中尺度渦旋研究[D]. 青島: 中國科學院海洋研究所, 2013.

Yang Guang. A study on the mesoscale eddies in the Northwestern Pacific Ocean[D]. Qingdao: Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, 2013.

[14] 李熙泰, 張鐘哲, 王喜風. 馬里亞納海溝東西兩側海域中尺度渦的海面高度計觀測研究[J]. 大連海洋學報, 2013, 28(1): 104-109.

Li Xitai, Zhang Zhongzhe, Wang Xifeng. Measurement of meso-scale eddies in both sides of Mariana Trench by satellite altimetry[J]. Journal of Dalian Ocean University, 2013, 28(1): 104-109.

[15] 林宏陽, 胡建宇, 鄭全安. 南海及西北太平洋衛星高度計資料分析:海洋中尺度渦統計特征[J]. 臺灣海峽, 2012, 31(1): 105-113.

Lin Hongyang, Hu Jianyu, Zheng Quan’an. Satellite altimeter data analysis of the South China Sea and the northwest Pacific Ocean: statistical features of oceanic mesoscale eddies[J]. Journal of Oceanography in Taiwan Strait, 2012, 31(1): 105-113.

[16] Chaigneau A, Gizolme A, Grados C. Mesoscale eddies off Peru in altimeter records: Identification algorithms and eddy spatio-temporal patterns[J]. Progress in Oceanography, 2008, 79(2/4): 106-119.

[17] McWilliams J C. The vortices of two-dimensional turbulence[J]. Journal of Fluid Mechanics, 1990, 219: 361-385.

[18] Doglioli A M, Blanke B, Speich S, et al. Tracking coherent structures in a regional ocean model with wavelet analysis: Application to Cape Basin eddies[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2007, 112(C5): C05043.

[19] Nencioli F, Dong Changming, Dickey T, et al. A vector geometry-based eddy detection algorithm and its application to a high-resolution numerical model product and high-frequency radar surface velocities in the Southern California Bight[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2010, 27(3): 564-579.

[20] Sadarjoen I A, Post F H. Detection, quantification, and tracking of vortices using streamline geometry[J]. Computers & Graphics, 2000, 24(3): 333-341.

[21] Souza J M A C, de Boyer Montégut C, Le Traon P Y. Comparison between three implementations of automatic identification algorithms for the quantification and characterization of mesoscale eddies in the South Atlantic Ocean[J]. Ocean Science, 2011, 7(3): 317-334.

[22] Chelton D B, Schlax M G. The accuracies of smoothed sea surface height fields constructed from tandem satellite altimeter datasets[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2003, 20(9): 1276-1302.

Identification and analysis of mesoscale eddies in the Northwestern Pacific Ocean from 1993-2014 based on altimetry data

Cui Wei1,2, Wang Wei1, Ma Yi2, Yang Jungang2

(1.KeyLaboratoryofPhysicalOcanography,OceanUniversityofChina,MinistryofEducation,Qingdao266061,China; 2.FirstInstituteofOceanography,StateOceanicAdministration,Qingdao266061,China)

Eddy properties in the Northwestern Pacific Ocean are studied from 22 years of AVISO altimeter data using a SLA-based eddy identification approach. 3 841 cyclones and 2 836 anticyclones with lifetimes that exceed 30 days are detected during the 22-year period, and there is a preference for cyclones for most of lifetimes and propagation distances. Most mesoscale eddies propagate westward, the westward eddies are distributed everywhere of the area, as well as the eastward eddies occur mainly along Kuroshio Current and in Kuroshio Extension. Eddies exist principally in the latitude band of 15°-30°N, especial in the region near Kuroshio Current. The cyclones prefer to occur in the northern and southern of the area, while anticyclones mainly occur in the Subtropical Countercurrent. There are higher EKE, eddy amplitudes and eddy radii in The Kuroshio Extension of 30°-35°N. Cyclones and anticyclones occur more often in spring than in other seasons. The interannual variability of eddies activities is not obvious, the number of eddies generated every year are distributed in the range of 270-330. The comparison of the monthly variations of the numbers of eddies with Multivariate ENSO Index (MEI) shows that the eddy activities of Northwestern Pacific Ocean do not directly related with the ENSO phenomena.

mesoscale eddy; Northwestern Pacific; altimetry data; eddy characteristic; interannual variability

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.02.002

2015-12-02；

2016-09-19。

國家自然科學基金(41576176)；國家高技術研究發展計劃(863)(2013AA122803)；龍計劃項目(10466)。

崔偉(1990—)，男，山東省鄆城縣人，研究方向海洋中尺度渦。E-mail：cuiwei@fio.org.cn

*通信作者：楊俊鋼(1980—)，男，副研究員，從事衛星高度計海洋應用研究。E-mail：yangjg@fio.org.cn

P731.2

A

0253-4193(2017)02-0016-13

崔偉，王偉，馬毅，等. 基于1993-2014年高度計數據的西北太平洋中尺度渦識別和特征分析[J].海洋學報，2017，39(2)：16—28,

Cui Wei, Wang Wei, Ma Yi, et al. Identification and analysis of mesoscale eddies in the Northwestern Pacific Ocean from 1993-2014 besed on altimetry data[J]. Haiyang Xuebao，2017，39(2)：16—28, doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2017.02.002